Python

Question 1

配列の全要素にアクセスして、関数を適応させる

Answer 1

list(map(関数(lambda式), iterable)

Question 2

オブジェクトのメンバー引数を取得する関数

Answer 2

getattr(object, name, default)

Question 3

オブジェクトの属性一覧を取得する

Answer 3

dir(オブジェクト)
dir(self)もok

Question 4

pandasの列名をリストで入れる方法

Answer 4

DataFrame.columns = [’..’, ‘…’]

Question 5

正規表現でコンパイル
一致するものを取得する方法

Answer 5

pattern = re.compile()
match_obj = pattern.match()
→先頭からマッチ
match_obj = pattern.search()
→文全体で初めてのマッチ
match_obj.group()
→0のときは全体、1~で各グループ

Question 6

Pandasのdfから、変数を使用して条件で抽出する方法

Answer 6

val = 25
print(df.query(‘age < @val’))
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70
# 4 Ellen 24 CA 88

Question 7

PandasのDataframeから複数行を抽出する

Answer 7

Dataframe[‘…’, ‘…‘…]

Question 8

PandasのDataframeから値を抽出

Answer 8

Dataframe.values
→ndarray

Question 9

２次元ndarrayからリストを作成

Answer 9

ndarray.tolist()

Question 10

pandasの列から抽出する方法

Answer 10

Dataframe[‘…’]
→Series

Question 11

Seriesからユニークな値を取得する

Answer 11

Series.unique()

Question 12

cmapの作り方

Answer 12

plt.get_cmap(‘jet’)

Question 13

cv2.imread()で読み込んだときの、要素の位置関係

Answer 13

0:height
1:width
2:BRG

Question 14

cv2.resize()の要素の入れ方

Answer 14

cv2.imread(image, (width, height)

Question 15

コンテキストウィンドウでファイルに1追記する方法。

Answer 15

with open(path, ‘a’) as f:
f.write()

Question 16

マルチプロセスでの実装

Answer 16

with ProcessPoolExecutor() as e:
futures = [e.submit(fn, arg1, arg2, …) for i in [(arg1, arg2, …), (…]
for future in as_completed(futures):
print(future.result())

Question 17

sqlalchemyでid, email, password, daily_usage, last_reset_dateの列を参照して、query、daily_usageを取得する。その後1足して更新。

Answer 17

class User(Base):
__tablename__ = “users”
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
email = Column(String(100), unique=True, index=True, nullable=False)
password = Column(String(100), nullable=False)
daily_usage = Column(Integer, default=0)
last_reset_date = Column(DateTime, nullable=True)

user = db.query(database.User).filter(database.User.email == email).first()

user.daily_usage += 1
db.commit()

Question 18

yamlファイルの読み込み方法

Answer 18

with open(‘test.yaml’, ‘rb’) as f:
yml = yaml.safe_load(f)

Question 19

tensorからuniqueな値を取得

Question 20

パラメータの重みの取得

Answer 20

self.parametare_name.weight→tensor

Question 21

Pathオブジェクトの、相対パスを取得する方法

Answer 21

PathObject.relative_to(PathObject)

Question 22

Pathオブジェクトを/で区切られる各要素に分ける方法は？

Answer 22

PathObject.parts

Question 23

csvを列名ありで読み込む方法は？

Answer 23

pd.read_csv(path, index_col=0)

Question 24

datetimeを文字列から作る方法

Answer 24

datetime.strptime(20230623, ‘%Y%m%d”)

Question 25

datetimeに1日足す法。

Answer 25

datetime obj + datetime.time(days=1)

Question 26

datetimeを文字列として出力する方法

Answer 26

datetime.strftime(‘%Y%m%d’)

Question 27

re.compileで大文字、小文字関係なくする方法は？

Answer 27

re.compile([b-e]\d+, re.IGNORECASE)

Question 28

Pathオブジェクトのファイル名を取得する方法

Answer 28

Pathオブジェクトを作成
file_path = Path(‘/path/to/your/file.txt’)

ファイル名を取得
file_name = file_path.name

Question 29

データフレームを1行ごと繰り返し

Answer 29

for i, data in Dataframe.iterrows:
→int, Series

Question 30

マルチスレッドのimport

Answer 30

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

Question 31

コンテナオブジェクトとは

Answer 31

別のオブジェクトを要素として持つオブジェクト
listやdictなど

Question 32

グローバルスコープのコンテナオブジェクトの要素への代入

Answer 32

x =[0, 1]
def f():
x[0] = 2
»> x
[0, 1]
»>f()
»>x
[2, 1]

Question 33

グローバルスコープの内容を取得する方法

Answer 33

globals()
→dict

Question 34

Pytorchのモデルのパラメータを辞書で取得する方法

Answer 34

model.state_dict()

Question 35

“5.6, 5.8”の文字列をfloatのリストにする方法。

Answer 35

list(map(float, args.milestone_epochs.split(“,”)))

Question 36

TensorからPIL画像に変換、保存する

Answer 36

import torch
from PIL import Image
import numpy as np

480x640のランダムなインスタンスセグメンテーションのTensor (3チャンネルのRGB画像)
tensor_data = torch.randint(0, 256, (3, 480, 640), dtype=torch.uint8)

Tensorの次元を (height, width, channels) に変換
numpy_data = tensor_data.permute(1, 2, 0).numpy()

TensorをPIL画像に変換
image = Image.fromarray(numpy_data)

画像を保存
image.save(“output_image.png”)

Question 37

２次元のnumpy配列を、あるリストに含まれている数字の場所だけをそのまま、それ以外は0にしたカラー画像を作る方法は？

Answer 37

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

例: 元の2次元配列
array = np.array([
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]
])

残したい数字のリスト
keep_values = [3, 7, 11]

リストに含まれている数字だけをそのまま残し、それ以外を0にする
masked_array = np.where(np.isin(array, keep_values), array, 0)

カラー画像に変換 (ここでは3チャンネルのRGB画像にする)
color_image = np.stack([masked_array]*3, axis=-1)

画像を表示する
plt.imshow(color_image, cmap=’jet’)
plt.title(“Masked Color Image”)
plt.show()

np.isin(array, keep_values)は、配列の各要素がリスト keep_values に含まれているかを確認し、True or False のマスクを作成します。
np.where を使って、リストに含まれる要素をそのまま、含まれない要素を 0 に置き換えます。
np.stack によって、配列を3チャンネル（RGB）に拡張します。これにより、カラー画像として表示可能になります。

Question 38

Tensorをnumpyにする方法は？

Answer 38

CPUに移動してからNumPy配列に変換
numpy_array = tensor.cpu().numpy()